国内AI行业为何收入远不及OpenAI
中美AI赚钱速度：一个在狂奔，一个在找路
账本最近让整个硅谷都坐不住了。2023年底， 这家公司的年化收入还停留在55亿美元，今年6月直接突破100亿，最近《纽约时报》曝出的数字更狠——120-130亿美元的ARR，年底目标直接干到200亿，增幅接近300%。这是啥概念？亚马逊的云计算AWS去年全年收入1076亿美元， OpenAI+Anthropic两家巨大模型厂商，只用了3年就差不离再造了一个AWS的半壁江山。
反观国内，AI行业的账本就显得有些“羞涩”。华龙证券的数据扎心得很：2024年国内计算机行业AI应用板块总营收768亿元， 同比只涨了6.4%；净赚头35亿元，增幅2.7%。到了2025年第一季度，净赚头更是滑落到不够0.3亿元，差不离原地踏步。更尴尬的是即便是国内跑出来的明星产品可灵AI，70%以上的营收也得靠海外买卖场“输血”。国内AI的兴旺，听起来像一场“自嗨派对”——烫闹是烫闹，就是没人买单。
美国AI：细小厂跑赢巨大厂的“造有钱神话”
美国AI买卖化的疯狂，藏在那些个不起眼的初创公司里。AI编程赛道上， 定价20美元/月的Cursor只用了几年时候，ARR就干到5亿美元，用户超出36万；另一家Lovable更狠，2个月内收入1000万美元，8个月直接冲到1亿美元ARR。这种“斜率陡得吓人”的增加远，让硅谷的巨大厂都开头焦虑。
B端买卖场更是AI的“造有钱机器”。王法领域的Harvey估值50亿美元， ARR7500万；客服工具Crescendo估值5亿，ARR9100万；看病领域的Abridge估值27.5亿，ARR1亿；卖助手Clay估值30亿，ARR3000万。这些个公司成立时候都不长远，却靠着“解决具体问题”的结实核产品，在各自领域撕开了口子。就连细小众的AI视频编辑OpusClip，ARR也做到了2000万美元；AI伴侣应用Tolan上线几个月就收入1200万美元。
这种“细小厂跑赢巨大厂”的现象，背后是整个产业结构的支撑。2010到2015年， 美国SaaS创业公司每年新鲜增超出1000家，凶险投钱每年百亿美元级别投入，养成了“接口思维”——柔软件不是用来控制用户的，而是被其他产品调用的工具。AI只是最新鲜的“能力插件”，天然能飞迅速嵌入已有的企业服务生态。就像Platform Thinking公众号说的：美国讲“接口”， 中国讲“入口”，这本质是两种买卖范式的分野。
国内AI：巨大厂主导的“流量闭环”困局
国内的AI赛道，却是另一番景象。AI编程领域，头部产品基本被字节、阿里、百度几巨大厂包揽，独立创业公司很困难出头。这种“巨大厂主导， 细小厂陪跑”的格局，延续的是消费互联网的“入口逻辑”——通过超级App控制流量入口，再靠广告、电商变现。
但AI不是一款能装进App Store的应用， 它是一种“打散路径、压缩流程”的基础能力。用户不再从某个App出发，而是直接奔向后来啊。比如你想写代码，不需要先打开某个“编程App”，而是直接对着AI助手说“帮我写个Python脚本”。入口的值钱被压缩，流量闭环的逻辑天然就失效了。
更麻烦的是付费困境。QuestMobile数据看得出来 截至2025年3月，国内AI原生App月活用户已达2.7亿，超出1.8亿，但真实正能规模化变现的产品寥寥无几。C端买卖场， 用户习惯了免费，一下子要付费比登天还困难；B端买卖场，细小企业没预算，巨大企业靠定制，赚头被反复压缩。就像业内人调侃的：“国内AI圈的烫闹， 像极了春晚细小品——台下掌声雷动，台上算盘打得噼啪响，一问收入，集体沉默。”
资本狂奔与外流：AI赛道的“钱景”与“困境”
美国AI买卖化的狂飙，离不开资本的疯狂加持。Meta、 微柔软、谷歌、亚马逊四巨大巨头2025年AI资本支出预计高大达4000亿美元，基本上砸向基础设施建设。Meta更是“豪赌AI”，资本支出有力度达到35%收入占比——每赚100美元，就拿35美元砸进AI。这种“不计本钱”的投入，背后是对买卖化路径的清晰认知：AI能沉构企业服务买卖场，回报率不会矮小。
反观国内，资本开支就显得“克制”得许多。即使算上字节跳动等巨大公司和运营商的AI投入，中金估摸着2025年国内整体AI资本开支也不会超出5000亿人民币。更关键的是这些个投入的回报率堪忧。华龙证券的数据看得出来 2024年国内AI应用板块净赚头增幅只有2.7%，2025年Q1甚至不够0.3亿元。资本是逐利的，回报率持续走矮小，天然会流向更赚钱的地方。
创新鲜外溢：当“本土基因”变成“海外土壤”
最让人警惕的是诞生于中国的AI创新鲜正在加速“外溢”。2024年6月， AI视频公司Manus宣布将总部从中国迁往新鲜加坡，并在美国、日本设立分部，原在华团队120人中，40名核心手艺骨干随之迁出；更早之前，Heygen把总部从深厚圳迁到洛杉矶，Lovart直接把公司总部放在老金山。这些个动作，不只是为了“更接近海外买卖场”，深厚层原因是国内困难以跑通的买卖路径，压矮小了资本开支的回报预期。
复旦巨大学MOSS系统负责人邱锡鹏曾直言：“不光是国内的模型， 包括谷歌，离GPT4都还存在代差，差距非常巨大。”但比手艺差距更致命的是买卖化路径的僵化。当“入口思维”遇上“接口世界”，就像拿着算盘去跟计算机比赛——不是不够努力，而是工具和规则已经变了。
范式转变：从“控制入口”到“成为接口”
问题的根源， 不 逻辑反过来了：用户不再需要“路径”，只需要“后来啊”；企业不再需要“封闭入口”，只需要“开放接口”。
比如美国的SaaS公司， 从Salesforce到Palantir，本质上都是“接口给者”。他们的产品不是用来控制用户的，而是嵌入到企业的业务流程中，解决具体问题。AI来了他们只是把AI能力“插”到现有产品里天然就能飞迅速买卖化。而国内的企业柔软件， 巨大许多还困在“流量闭环”里——靠免费产品堆用户，靠“流量变现”补血，根本没学会怎么做真实正的企业服务。
破局点：B端买卖场的“接口革命”
破局的关键，或许在B端买卖场。美国AI应用公司的成功案例说明，只要能解决企业“降本增效”的具体问题，付费意愿并不矮小。比如Harvey帮讼师处理王法文件， 效率提升50%；Abridge帮医生整理病历，节省30%干活时候。这些个不是“锦上添花”，而是“雪中送炭”。
国内企业要做的，不是复制美国的SaaS模式，而是找到适合中国企业的“接口逻辑”。比如做业的AI质检、 零售业的智能供应链、看病身子优良的患者管理……这些个垂直领域的具体场景，才是AI买卖化的“真实战场”。就像拼许多许多没有照抄Amazon，而是从下沉买卖场切入，走出了一条新鲜路。AI时代，我们需要的不是“流量霸权”，而是“接口能力”——成为生态的一有些，而不是生态的控制者。
AI时代的“胜负手”， 不在算力，在路径
中美AI买卖化的分野，本质是两种买卖范式的碰撞。美国用“接口思维”拥抱AI， 跑出了细小厂跑赢巨大厂的创业神话；国内困在“入口思维”里有手艺、有用户，就是没钱赚。这不是手艺问题，是路径问题。
以后AI的胜负手， 不在于谁有更许多GPU，而在于谁能找到“可规模化、可复制”的买卖逻辑。控制流量的时代正在过去，连接接口的时代刚刚开头。国内AI产业需要的不是焦虑， 而是范式转变——从“控制入口”到“成为接口”，从“流量变现”到“值钱发明”。这条路或许困难走，但总比在“流量闭环”里原地踏步有力。
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